Organization
School of Computing Associate Professor
Title
Associate Professor
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Takabe Satoshi
Research Areas
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Informatics / Soft computing
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Natural Science / Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics
Research History
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RIKEN
2025.7
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Tokyo Institute of Technology School of Computing Associate Professor
2021.9
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理化学研究所 革新知能統合研究センター離散最適化ユニット 客員研究員
2017.10 - 2020.11
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Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering Nagare College Assistant Professor
2017.4 - 2021.8
Professional Memberships
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電子情報通信学会
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日本オペレーションズ・リサーチ学会
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日本物理学会
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IEEE
Committee Memberships
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電子情報通信学会 和文論文誌Ａ編集委員会編集委員
2024.6
Committee type：Academic society
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電子情報通信学会 英文論文誌Ａ編集委員会編集委員
2024.6
Committee type：Academic society
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電子情報通信学会 信号処理研究会 研究専門委員
2020.6
Committee type：Academic society
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電子情報通信学会 信号処理研究会研究専門委員
2020.6
Committee type：Academic society
Papers
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Transfer learning for a deep-unfolded combinatorial optimization solver with quantum annealer
Ryo Hagiwara, Shunta Arai, Satoshi Takabe
Physical Review A 2025.7
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Deep unfolded local quantum annealing
Shunta Arai, Satoshi Takabe
Physical Review Research 2024.12
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Convergence Acceleration of Markov Chain Monte Carlo-Based Gradient Descent by Deep Unfolding Reviewed
Ryo Hagiwara, Satoshi Takabe
Journal of the Physical Society of Japan 93 ( 6 ) 2024.6
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Hubbard–Stratonovich Detector for Simple Trainable MIMO Signal Detection Reviewed
Satoshi Takabe, Takashi Abe
IEEE Wireless Communications Letters 13 ( 3 ) 701 - 705 2024.3
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Accelerating Convergence of Stein Variational Gradient Descent via Deep Unfolding
Yuya Kawamura, Satoshi Takabe
IEEE Access 2024
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Proximal Decoding for LDPC Codes Reviewed
Tadashi WADAYAMA, Satoshi TAKABE
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E106.A ( 3 ) 359 - 367 2023.3
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Satoshi TAKABE, Tadashi WADAYAMA
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E105.A ( 8 ) 1110 - 1120 2022.8
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Proximal Decoding for LDPC-coded Massive MIMO Channels
Tadashi Wadayama, Satoshi Takabe
IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings 2021- 232 - 237 2021.7
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Chebyshev Periodical Successive Over-Relaxation for Accelerating Fixed-Point Iterations Reviewed
Tadashi Wadayama, Satoshi Takabe
IEEE Signal Processing Letters 28 907 - 911 2021
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Deep-Unfolded Sparse CDMA: Multiuser Detector and Sparse Signature Design Reviewed
Satoshi Takabe, Yuki Yamauchi, Tadashi Wadayama
IEEE Access 9 40027 - 40038 2021
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Deep Unfolded Multicast Beamforming Reviewed
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama
GLOBECOM 2020 - 2020 IEEE Global Communications Conference 2020.12
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Asymptotic Behavior of Spatial Coupling LDPC Coding for Compute-and-Forward Two-Way Relaying Reviewed
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama, Masahito Hayashi
IEEE Transactions on Communications 1 - 1 2020.7
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Trainable Projected Gradient Detector for Sparsely Spread Code Division Multiple Access Reviewed
Satoshi Takabe, Yuki Yamauchi, Tadashi Wadayama
2020 IEEE International Conference on Communications (ICC2020) workshop 2020.6
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Complex Trainable ISTA for Linear and Nonlinear Inverse Problems Reviewed
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama, Yonina C. Eldar
2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2020.5
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確率的なノード故障が生じる無線センサネットワークの連結性の相転移現象 Invited Reviewed
高邉 賢史, 和田山 正
電子情報通信学会論文誌A J103-A ( 1 ) 1 - 8 2020.1
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Asymptotic Analysis on LDPC-BICM Scheme for Compute-and-Forward Relaying Reviewed
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama, Masahito Hayashi
IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 2019.7
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Deep Learning-Aided Trainable Projected Gradient Decoding for LDPC Codes Reviewed
Tadashi Wadayama, Satoshi Takabe
IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 2019.7
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Takabe, S., Nakano, T., Wadayama, T.
Physical Review E 99 ( 5 ) 050304(R) 2019.5
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Trainable ISTA for Sparse Signal Recovery Reviewed
Daisuke Ito, Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama
IEEE Transactions on Signal Processing 67 ( 12 ) 3113 - 3125 2019.5
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Approximation Theory for Connectivity of Ad Hoc Wireless Networks with Node Faults Reviewed
Takabe, S., Wadayama, T.
IEEE Wireless Communications Letters 8 ( 4 ) 2019.5
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Deep Learning-Aided Projected Gradient Detector for Massive Overloaded MIMO Channels Reviewed
Satoshi Takabe, Masayuki Imanishi, Tadashi Wadayama, Kazunori Hayashi
ICC 2019 - 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC) 2019.5
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Trainable Projected Gradient Detector for Massive Overloaded MIMO Channels: Data-Driven Tuning Approach. Reviewed
Satoshi Takabe, Masayuki Imanishi, Tadashi Wadayama, Ryo Hayakawa, Kazunori Hayashi
IEEE Access 7 93326 - 93338 2019
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Quantizer Optimization based on Neural Quantizer for Sum-Product Decoder Reviewed
Tadashi Wadayama, Satoshi Takabe
2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2018.12
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Connectivity of Ad Hoc Wireless Networks with Node Faults Reviewed
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama
2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2018.12
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k-connectivity of Random Graphs and Random Geometric Graphs in Node Fault Model Reviewed
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama
International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA) 2018.10
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Asymptotic Analysis on Spatial Coupling Coding for Two-Way Relay Channels Reviewed
Satoshi Takabe, Yuta Ishimatsu, Tadashi Wadayama, Masahito Hayashi
2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 2018.8
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Trainable ISTA for Sparse Signal Recovery Reviewed
Daisuke Ito, Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama
2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops) 2018.7
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Typical approximation performance for maximum coverage problem Reviewed
Satoshi Takabe, Takanori Maehara, Koji Hukushima
Physical Review E 97 ( 2 ) 022138 2018.2
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Mean-fi eld analysis of network connectivity against stochastic node removals Reviewed
S. Takabe, T. Nakano, T. Wadayama
BIFI International Conference 2018 2018
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Deep Learning-Aided Trainable Projected Gradient Decoding for LDPC Codes Reviewed
Tadashi Wadayama, Satoshi Takabe
IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 2017.7
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Jun Takahashi, Satoshi Takabe, Koji Hukushima
JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN 86 ( 7 ) 073001 2017.7
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Typical performance of approximation algorithms for NP-hard problems Reviewed
Satoshi Takabe, Koji Hukushima
JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT 2016 ( 11 ) 113401 - 113401 2016.11
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Satoshi Takabe, Koji Hukushima
PHYSICAL REVIEW E 93 ( 5 ) 053308 2016.5
-
Statistical mechanics of the maximum coverage problem
Takabe Satoshi, Hukushima Koji, Maehara Takanori
Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan 71 2750 - 2750 2016
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20pPSA-23 Rare event sampling of linear programming relaxation for combinatorial optimization problems
Takabe S., Hukushima K., Hartmann Alexander K.
Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan 71 2922 - 2922 2016
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24aBL-8 Statistical-mechanical analysis of typical behavior of approximation algorithms for combinatorial optimization problems on random complex networks
Takabe S., Hukushima K.
Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan 70 3185 - 3185 2015
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19aCQ-4 Statistical-mechanical approach to Boolean compressed sensing
Takabe S., Hukushima K.
Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan 70 2811 - 2811 2015
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Satoshi Takabe, Koji Hukushima
PHYSICAL REVIEW E 89 ( 6 ) - 062139 2014.6
-
Satoshi Takabe, Koji Hukushima
JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN 83 ( 4 ) - 043801 2014.4
MISC
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Convergence Acceleration of MCMC-based Gradient Descent by Deep Unfolding
萩原涼, 高邉賢史
日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 79 ( 1 ) 2024
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Low-complexity Trainable M-QAM Signal Detector in Massive MIMO System
阿部傑, 高邉賢史
情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM) 46th 2023
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Convergence Acceleration of Particle-based Variational Inference by Deep Unfolding
河村祐弥, 高邉賢史
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 123 ( 97(CAS2023 1-29) ) 2023
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A Study on Trainable MIMO Detector with Low Computational Complexity
高邉賢史
電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM) 2023 2023
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MIMO Signal Detection by Trainable Simulated Bifurcation Machine
高邉賢史
日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 78 ( 2 ) 2023
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Deep Unfolded MIMO Signal Detector Based on Simulated Bifurcation
高邉賢史
情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM) 46th 2023
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Deep-Unfolded Sparse Signal Recovery Algorithm using TopK Operator
水谷将成, 高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121 ( 327(IT2021 28-82) ) 2022
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Projected Gradient MIMO Signal Detection Using Chebyshev Step
水越朝陽, 和田山正, 高邉賢史
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121 ( 96(IT2021 15-27) ) 2021
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Proximal Decoding for LDPC-coded Massive MIMO Channels
和田山正, 高邉賢史
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121 ( 28(IT2021 1-14) ) 2021
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Construction of Dimension Reduction Matrix for Signal Recovery of Multivariate Gaussian Vectors
横山健人, 和田山正, 高邉賢史
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121 ( 96(IT2021 15-27) ) 2021
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深層展開に基づく信号処理アルゴリズムの設計―収束加速とその理論的解釈―
和田山 正, 高邉 賢史
電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review 20 ( 1 ) 60 - 72 2020.7
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A Study on Trainable ISTA using Auto Encoder as Shrinkage Function for Image Recovery
横山健人, 高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 105(IT2020 11-17) ) 2020
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Recent Advance of Deep-Unfolded Algorithms for Signal Processing and Wireless Communications
高邉賢史, 高邉賢史
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 142(SIP2020 27-40) ) 2020
-
Theoretical analysis of convergence acceleration of deep-unfolded gradient descent
高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 142(SIP2020 27-40) ) 2020
-
Chebyshev PSOR Method for Accelerating Fixed-Point Iterations
和田山正, 高邉賢史
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 157(IT2020 18-23) ) 2020
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Analysis of degree correlation in generalized random geometric graphs
高邉賢史, 和田山正
日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 75 ( 2 ) 2020
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深層学習による学習可能反復アルゴリズムの開発とビームフォーミングへの応用
高邉賢史
電気通信普及財団研究調査助成報告書(Web) ( 35 ) 2020
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Deep Unfolded Multicast Beamforming for Massive MIMO
高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 89(RCS2020 58-77) ) 2020
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A Study on Complex-valued Sparse CDMA Detection Using Deep Learning Technique
山内友稀, 高邉賢史, 高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 157(IT2020 18-23) ) 2020
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大規模過負荷MIMO通信における深層学習を用いた反復検出法
今西真之, 高邉賢史, 高邉賢史, 和田山正, 林和則
電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM) 2019 2019
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深層学習技術を利用した過負荷スパースCDMA検出器
山内友稀, 高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM) 2019 2019
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Phase Transition in Network Connectivity Robustness against Stochastic Node Removal
117 ( 120 ) 49 - 54 2017.7
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28pAR-1 Replica analysis of an LP-relaxed combinatorial optimized problem
Takabe S., Hukushima K.
Meeting abstracts of the Physical Society of Japan 69 ( 1 ) 334 - 334 2014.3
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Typical performance of linear programming method for cormbinatorial optimized problem
Takabe S., Hukushima K.
Meeting abstracts of the Physical Society of Japan 68 ( 2 ) 252 - 252 2013.8
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27pPSA-37 Statistical-mechanical approach to linear programming problems
Takabe S., Hukushima K.
Meeting abstracts of the Physical Society of Japan 68 ( 1 ) 375 - 375 2013.3
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18aAA-4 Minimum vertex cover problem on random hypergraphs
Takabe S., Hukushima K.
Meeting abstracts of the Physical Society of Japan 67 ( 2 ) 221 - 221 2012.8
Presentations
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ランダム幾何グラフ上の確率的ノード除去モデルの連結性に対する平均場解析
高邉 賢史, 和田山正
日本物理学会第74回年次大会 2019.3 日本物理学会
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大規模過負荷MIMO通信における深層学習を用いた反復検出法
今西 真之, 高邉 賢史, 和田山 正, 林和則
電子情報通信学会総合大会 2019.3
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Trainable ISTA ～ 深層学習を利用した疎信号復元反復アルゴリズム ～
高邉賢史, 和田山正
信号処理研究会 2019.1 電子情報通信学会
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計算-転送方式におけるLDPC符号化変調方式の漸近性能解析
高邉賢史, 和田山正, 林正人
ICA2019 2019.2
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計算-転送方式のためのQPSK/8PSKを使用したLDPC符号化BICM方式の漸近性能解析
高邉 賢史, 和田山 正, 林 正人
第41回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2018) 2018.12
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大規模過負荷MIMO通信に適した深層学習を用いた反復検出法
今西 真之, 高邉 賢史, 和田山 正
第41回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2018) 2018.12
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双方向リレー通信路における空間結合LDPC符号の漸近性能解析
高邉賢史, 和田山正, 林正人
革新的無線通信技術に関する横断型研究会 (MIKA2018) 2018.9
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大規模過負荷 MIMO 通信における深層学習を用いた反復検出法
今西真之, 高邉賢史, 和田山正
革新的無線通信技術に関する横断型研究会 (MIKA2018) 2018.9
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双方向リレー通信路における空間結合LDPC符号の漸近性能解析
高邉賢史, 石松佑太, 和田山正, 林正人
情報理論研究会 2018.5 電子情報通信学会
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圧縮センシングのための非凸ノルムを用いた学習可能アルゴリズム
高邉賢史, 和田山正, 樺島祥介
日本物理学会秋季大会 2018.9
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非凸Lqノルム正則化項をもつ圧縮センシングの統計力学的解析
高邉 賢史, 和田山正, 樺島祥介
日本物理学会第73回年次大会 2018.3 日本物理学会
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Mean-field Analysis of Network Reliability with respect to Connectivity against Stochastic Node Removals International conference
Satoshi Takabe, Takafumi Nakano, Tadashi Wadayama
APS March Meeting 2018 2018.3 American Physical Society
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双方向リレー通信路におけるLDPC符号の漸近性能解析
石松佑太, 高邉賢史, 和田山正, 林正人
情報理論研究会 2018.3 電子情報通信学会
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Mean-field analysis of network connectivity against stochastic node removals International conference
Satoshi Takabe, Takafumi Nakano, Tadashi Wadayama
BIFI 2018 International Conference 2018.2
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確率的ノード除去に対する連結性の相転移現象：統計力学的解析と確率的解析
高邉 賢史
ネットワーク科学セミナー：つながりと相互作用のランダムネス 2018.2
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スパース信号復元のためのTrainable ISTA
伊藤 大輔, 高邉 賢史, 和田山 正
第40回情報理論とその応用シンポジウム 2017.11 電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ
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Probabilistic Analysis of Network Reliability and Robustness in Node Fault Model
Satoshi Takabe, Tadashi Wadayama
第40回情報理論とその応用シンポジウム 2017.11 電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ
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組合せ最適化問題に対する近似アルゴリズムの典型性能評価と相転移現象 Invited
高邉 賢史
「最適化の基盤とフロンティア」研究部会 第13回研究会 2017.10 日本オペレーションズ・リサーチ学会「最適化の基盤とフロンティア」研究部会
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確率的ノード故障モデルにおける信頼性と冗長性の確率的解析
高邉 賢史, 和田山 正
第10回シャノン理論ワークショップ 2017.10
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最大独立集合問題の厳密解法におけるRS-RSB/easy-hard対応
高橋 惇, 高邉 賢史, 福島 孝治
日本物理学会秋季大会 2017.9 日本物理学会
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深層展開型勾配法の収束加速現象の解析と応用
高邉 賢史, 和田山 正
第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 2020.11
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固定点反復の収束を加速するためのチェビシェフPSOR法
和田山 正, 高邉 賢史
電子情報通信学会情報理論研究会 2020.9
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一般化ランダム幾何グラフにおける次数相関の解析
高邉 賢史, 和田山正
日本物理学会秋季大会 2020.9
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Proximal Decoding for LDPC-Coded Massive MIMO Channels
和田山 正, 高邉 賢史
誤り訂正符号のワークショップ 2020.9
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深層学習技術を利用した複素領域スパースCDMA検出に関する検討
山内 友稀, 高邉 賢史, 和田山 正
電子情報通信学会情報理論研究会 2020.9
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信号処理・無線通信に対する深層展開型アルゴリズムの進展 Invited
高邉 賢史
電子情報通信学会信号処理研究会 2020.8
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ネットワーク上のノード故障時の連結性に関する相転移現象の平均場解析
高邉 賢史, 中野 貴文, 和田山 正
日本物理学会秋季大会 2017.9 日本物理学会
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深層展開による勾配法の収束加速に関する理論的考察
高邉 賢史, 和田山正
電子情報通信学会信号処理研究会 2020.8
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大規模MIMOのための深層展開型ビームフォーミング法の検討
高邉 賢史, 和田山正
電子情報通信学会無線通信システム研究会 2020.7
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ネットワーク上のノード故障時の連結性に関する相転移現象の解析
高邉賢史, 中野貴文, 和田山正
情報理論研究会 2017.7 電子情報通信学会
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画像再構成のための自己符号化器を収縮関数に用いた学習型ISTAに関する検討
横山 健人, 高邉 賢史, 和田山 正
電子情報通信学会情報理論研究会 2020.7
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確率的ノード故障モデルにおける連結性に関する相転移現象
高邉賢史, 中野貴文, 和田山正
ネットワーク科学セミナー2017 2017.8
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集団検査法におけるブーリアン圧縮センシングの実装と性能解析
高邉賢史, 福島孝治
第39回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2016) 2016.12
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最大カバー問題に対する確率伝搬法を利用したデシメーションアルゴリズム
高邉賢史, 福島孝治, 前原貴憲
日本物理学会第72回年次大会 2017.3
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最大カバー問題の統計力学
高邉賢史, 福島孝治
日本物理学会2016年秋季大会 2016.9
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深層展開による勾配法の加速
高邉 賢史, 和田山 正
日本物理学会第75回年次大会 2020.3
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確率的なノード除去に伴うランダムグラフの連結性の相転移現象
高邉 賢史
水戸数学情報数理研究会2019「連結の数理」 2019.12
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無線通信に対する深層展開型アルゴリズムの進展
高邉 賢史
電子情報通信学会スマート無線研究会 2020.3
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深層展開に基づく交互方向乗数法の学習
仁枝亮太, 高邉賢史, 和田山正
第22回情報論的学習理論ワークショップ 2019.11 電子情報通信学会
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深層学習技術を利用した過負荷スパースCDMA検出に関する検討
山内友稀, 高邉賢史, 和田山正
情報理論とその応用シンポジウム 2019.11 電子情報通信学会
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複素非線形観測のための学習可能信号復元アルゴリズム
高邉 賢史, 和田山正
日本物理学会秋季大会 2019.9 日本物理学会
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深層展開に基づく複素非線形逆問題のための学習可能信号推定アルゴリズム
高邉 賢史, 和田山正
第34回 信号処理シンポジウム 2019.11 電子情報通信学会
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計算-転送リレー方式のLDPC符号化変調方式の復号性能解析 Invited
高邉賢史
誤り訂正符号のワークショップ 2019.9
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深層学習技術を利用した過負荷スパースCDMA検出器
山内友稀, 高邉賢史, 和田山正
電子情報通信学会ソサエティ大会 2019.9 電子情報通信学会
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複素非線形逆問題のためのComplex-field TISTA
高邉賢史, 和田山正
情報理論研究会 2019.7 電子情報通信学会
Awards
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Paper Award
2023.6 Proximal Decoding for LDPC Codes
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信号処理研究会賞
2021.8 電子情報通信学会信号処理研究会
高邉賢史
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信号処理研究会賞
2019.3 電子情報通信学会信号処理研究会
高邉 賢史
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IEEE Information Theory Society Japan Chapter Young Researcher Best Paper Award
2018.10 IEEE Information Theory Society
Satoshi Takabe
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情報理論とその応用シンポジウム若手論文賞
2017.11 電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ
高邉 賢史
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広域科学専攻奨励賞
2014.3 東京大学
高邉 賢史
Research Projects
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Application of deep unfolding to stochastic information processing algorithms
Grant number：22K17964 2022.4 - 2026.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Grant amount：\4680000 （ Direct Cost: \3600000 、 Indirect Cost：\1080000 ）
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深層展開に基づく信号処理アルゴリズム構築論の深化と展開
Grant number：22H00514 2022.4 - 2025.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(A)
和田山 正, 林 和則, 小蔵 正輝, 高邉 賢史
Grant amount：\41600000 （ Direct Cost: \32000000 、 Indirect Cost：\9600000 ）
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Mean-field theory for random geometric graph and its application to mathematical models
Grant number：19K14613 2019.4 - 2023.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Grant amount：\4160000 （ Direct Cost: \3200000 、 Indirect Cost：\960000 ）
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Statistical-mechanical approach for nonconvex compressed sensing and sparse modeling for correlated signals
Grant number：17H06758 2017.8 - 2019.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Takabe Satoshi
Grant amount：\2600000 （ Direct Cost: \2000000 、 Indirect Cost：\600000 ）
The aim of this research project is to extend the application of the sparse modeling that is a well-known strategy to extract a sparse structure from high-dimensional data. In the project, we examined (1) a structure of the solution space of the non-convex lq-norm regularization using statistical mechanics and (2) trainable iterative signal recovery algorithm by deep learning techniques.
As a results, it is showed that correctly solving the lq-norm regularization is typically hard. In addition, we proposed trainable iterative algorithms based on a structure of an existing algorithm whose parameters can be tuned by deep learning techniques. The results show that the proposed algorithm is superior to other algorithms in terms of convergence speed and signal recovery performance. -
Novel Development of Nonlinear Sparse Recovery
Grant number：16H02878 2016.4 - 2019.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Mimura Kazushi, Takeuchi Jun'ichi, Takabe Satoshi, Coolen A.C.C.
Grant amount：\16120000 （ Direct Cost: \12400000 、 Indirect Cost：\3720000 ）
Methods to analyze nonlinear sparse recovery systems are developed and are applied to some information theoretic problems. Problems including linear sparse recovery are analyzed, and deep-learning like techniques based on nonlinearity are applied to develop estimators for nonlinear systems.